DEIM Forum 2012 C6-4 DB EV (EV) EV GPS EV EV

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ことこしばもと
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1 DEIM Forum 2012 C6-4 DB EV {fueda-naoki-yd,hagimoto-shintaro-tw,deguchi-toru-mk,tommy}@ynu.ac.jp (EV) EV GPS EV EV V2X(Vehicle to X),,, GPS,,, V2X Construction of Driving Log Database and Estimation Method of Energy Consumption for Electric Vehicles Naoki FUEDA, Shintaro HAGIMOTO, Toru DEGUCHI, and Takashi TOMII Department of Information Media and Environment Sciences, Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University Faculty of Environment and Infomation Sciences, Yokohama National University 79 7 Tokiwadai, Hodogaya-ku, Yokohama, Japan {fueda-naoki-yd,hagimoto-shintaro-tw,deguchi-toru-mk,tommy}@ynu.ac.jp Abstract EV(Electric Vehicle) is considered as a new environmentally-compatible mobility because of high energy conversion efficiency and Zero-CO2 emissions. In this paper, we propose a design method of database in which accumulated data from GPS and accelerator sensor are stored. In addition, an estimation method of energy consumption for EV using that data is also proposed. Drivers are able to look back at own drivings by using the database searched by individuals, places or any conditions. In terms of V2X, a system in which EV communicate with the power grid, the buildings and houses to sell demand response services by either delivering electricity, we can manage electric energy by using this database. As for the result, we implemented prototype of the system, and also evaluated the effectiveness of it. Key words Electric Vehicle, Sensor Database, Estimation of Electric Energy, GPS, Acceleration Sensor, Logs from Driving, V2X [1]

(Electric Vehicle : EV) EV EV V2X(Vehicle to X) EV V2X V2X EV 1 EV EV EV EV EV V2X EV GPS [2] EV EV V2X EV 1 V2X EV 2.

2 (Electric Vehicle : EV) EV EV V2X(Vehicle to X) EV V2X V2X EV 1 EV EV EV EV EV V2X EV GPS [2] EV EV V2X EV 1 V2X EV V2X (Electric Vehicle : EV) LEAF 24kWh 200km [3] EV [4] EV 1 EV Grid:V2G Home:V2H Building:V2B V2X(Vehicle to X) ( 1) [5] [7]EV EV V2X EV 2. 2 IC GPS

3 GPS GPS [8] [9] 3. EV V2X EV EV EV EV EV GPS V2X 3. 1 ECOLOG 2 GPS GPS 2 ECOLOG GPS ID ID ECOLOG(Energy COnsumption LOG) ECOLOG ECOLOG EV EV V2X GPS

GPS 3 1 1 ρ µ 1 1 ρ kg/m 3 C d (CD ) A m 2 v m/s GPS µ M kg g m/s 2 θ rad a m/s 2 F d R ACC = Ma 5 A x A x = a + g sin θ R ACC = M(a + g sin θ) F d t P e

4 4 3 1Hz V2X EV GPS ECOLOG GPS V2X [10] R AIR R ROLL R SLOP E R ACC F d [N] (1) F d = R AIR + R ROLL + R SLOP E + R ACC = 1 2 ρc dav 2 + µmg cos θ + Mg sin θ + M(a + g sin θ) (1) (1) 1 GPS ρ µ 1 1 ρ kg/m 3 C d (CD ) A m 2 v m/s GPS µ M kg g m/s 2 θ rad a m/s 2 F d R ACC = Ma 5 A x A x = a + g sin θ R ACC = M(a + g sin θ) F d t P e (t)[w ] t start t end E e [kw h] P d (t)[w ] P d (t) = F d (t) v(t) η [rpm] [Nm] ( 6) EV η [11] P e P d (t) 0( ) P e (t) η = P d (t) P d (t) 0( ) P e (t) = P d (t) η E e E e = c t end t start P e (t)dt c[w h/j] 1Hz E e = c t end t=t start P e (t) 3. 4 EV 7 9 EV a(> 0)

5 5 7 ( ) (a = 0) (a < 0) a [11] ( ) 9 ( ) EV (1) GPS EV GPS

図 10 データベーススキーマ正規化サンプリングレートにリサンプルした GPS や加速度セ図 11 ECOLOG テーブルンサの値またそれらから推定を行った消費電力量を一つのテーブルとしてまとめた ECOLOG テーブル (図 11) である表 2 車載 GPS の詳細データこれは 1Hz でリサンプルされたデータを蓄積しているので消機器名 Transystem 社製

1m/s 報や標高などの検索の集約単位として使用する外部データを保サンプリングレート最大 5Hz 持するテーブルとした最大ログレコード数 25 万件今回構築したこのデータベースでは ECOLOG テーブルに対して選択集約演算処理をするだけで様々な情報を高速に表3 車載加速度センサの詳細データ機器名 ATR-Promotions 社製小型無線検索することができるよう設計した

(WAA-010) 程度の電力が事業所で使用できるのかを概算することが可能となるこれらの検索演算は全て SQL 文によって記述可能でありかつデータベース管理システムによる検索最適化が適用されるためデータが多くなった場合にもある程度の現実的な時間で検索可能である 4.

6 図 10 データベーススキーマ正規化サンプリングレートにリサンプルした GPS や加速度セ図 11 ECOLOG テーブルンサの値またそれらから推定を行った消費電力量を一つのテーブルとしてまとめた ECOLOG テーブル (図 11) である表 2 車載 GPS の詳細データこれは 1Hz でリサンプルされたデータを蓄積しているので消機器名 Transystem 社製 747Pro 費電力量を単純な総和として算出することができる黄色の部位置精度 3.0m 2D-RMS 分には車両や運転者の情報などのデータ橙の部分には道路情速度精度 0.1m/s 報や標高などの検索の集約単位として使用する外部データを保サンプリングレート最大 5Hz 持するテーブルとした最大ログレコード数 25 万件今回構築したこのデータベースでは ECOLOG テーブルに対して選択集約演算処理をするだけで様々な情報を高速に表3 車載加速度センサの詳細データ機器名 ATR-Promotions 社製小型無線検索することができるよう設計した例えば自分の運転軌跡ハイブリッドセンサ上のデータを集計し今回のエネルギー消費と今までの平均を加速度感度 ± 2G 比較することや普段から多くエネルギーを消費する地点を検加速度分解能 4mG 索することで運転の改善に繋がるまた事業所に集まる電気サンプリングレート最大 1000Hz 自動車において行きでの消費電力量や過去のデータからどの最大ログレコード数約 7 千万件 (WAA-010) 程度の電力が事業所で使用できるのかを概算することが可能となるこれらの検索演算は全て SQL 文によって記述可能でありかつデータベース管理システムによる検索最適化が適用されるためデータが多くなった場合にもある程度の現実的な時間で検索可能である 4. 実験以上の消費エネルギー推定手法とデータベースの実現性の検証のため実際に被験車両に GPS と加速度センサを搭載し走行データを取得した取得したデータをもとに消費電力推定を行いデータベースに蓄積した蓄積された情報から V2X を行った際にどの程度の効果が得られるのかの検証を行った図 12 GPS 加速度センサの設置 4. 1 搭載センサ今回の実験では被験車両のダッシュボードに表 2 3 に示さ検証した被験車両は日産の LEAF を用いた日産の LEAF れるセンサを図 12 のように設置したこれらのセンサはそれはカーナビの画面に図 13 のように瞬間消費電力量を表示するぞれ内蔵フラッシュメモリにログを記録するように設定しことができるその様子を車内に取り付けたカメラで動画撮影通勤中の走行ログを記録したし後に目視で数値を読み取りその値と GPS や加速度デー 4. 2 実際の EV を用いた消費電力推定の精度実験まず 3. 3 節で推定した消費電力量がどの程度正しいのかをタから推定した消費電力量との比較を行った

図 15 消費電力可視化表 4 10 月の日別往復別消費電力量図 13 リーフモニタ撮影の様子図 14 リーフモニタデータと推測値の比較表 5 近傍 2 か月の平均最大最小消費電力量実験結果を図 14 に示す図 14 における赤線がリーフのモニ

5 V2X 導入効果の検討表 4 は 2011 年 10 月の消費電力量を日別往復別に表した続いて消費電力推定や V2X への効果検証のために長期的もの表 5 は該当期間における使用電力量の平均最大最なデータ取得実験を行ったこの実験では

被験車両 1 台による通の値が V2X によって勤務先に提供可能な電力量と考えられる勤データ往路 106 件復路 107 件が取得できたこの表から 4.1 ± 1.3kW h が提供可能な電力と見込まれる 4. 4 地図上への消費電力可視化 5.

なセンサから得たデータを蓄積するデータベースの構築手法とた値を示すこれを見ることによりその日のトリップにおい共にそのデータを用いた EV の消費電力推定手法について述て統計的に見て平均より多くの電力を使っているような場所や

7 図 15 消費電力可視化表 4 10 月の日別往復別消費電力量図 13 リーフモニタ撮影の様子図 14 リーフモニタデータと推測値の比較表 5 近傍 2 か月の平均最大最小消費電力量実験結果を図 14 に示す図 14 における赤線がリーフのモニタから読み取った値を示し青線が推測値を示す推測値はセンサからの値なので多少のばらつきは見られるもののおおよその形状は合致しているこの結果から推測は有効であることがわかった 4. 3 データ取得実験 4. 5 V2X 導入効果の検討表 4 は 2011 年 10 月の消費電力量を日別往復別に表した続いて消費電力推定や V2X への効果検証のために長期的もの表 5 は該当期間における使用電力量の平均最大最なデータ取得実験を行ったこの実験では被験車両は電気自小を表したものであるここでの残余とはバッテリー充電量を動車ではなくガソリン車を使用した 2011 年 7 月 12 日 12kWh 注 2 とした場合の余剰電力量を表しているつまりこ 2012 年 2 月 26 日の期間で被験者 1 名被験車両 1 台による通の値が V2X によって勤務先に提供可能な電力量と考えられる勤データ往路 106 件復路 107 件が取得できたこの表から 4.1 ± 1.3kW h が提供可能な電力と見込まれる 4. 4 地図上への消費電力可視化 5. まとめと今後の課題図 15 はある日のトリップにおける消費電力を地図上に表示したものである図 15 の赤い線が今回のトリップのデータ本稿では EV に搭載した GPS や加速度センサなどの簡易青い線が平均データ緑色の線が平均に標準偏差を足し引きしなセンサから得たデータを蓄積するデータベースの構築手法とた値を示すこれを見ることによりその日のトリップにおい共にそのデータを用いた EV の消費電力推定手法について述て統計的に見て平均より多くの電力を使っているような場所や毎日平均して多く電力を使っている場所などを直感的に把握することができる注 2 日産の LEAF は 24kWh のバッテリーを搭載している出発前の充電量を 80% とし通勤往復が終了した時点での残すべき最低残量を 30% とすると 1 日の往復トリップで使用可能な電力量は = 50% であるここから 24kWh の 50% である 12kWh を 1 日で使用可能な電力量とした

8 V2X [1] 2011, [2],,,, V2G, 10 ITS [3] LEAF Web, [4],, HEV, PHEV CO2, Vol.40, No.4, pp , [5] W. Kempton, J. Tomic, Vehicle-to-grid power fundamentals:calculating capacity and net revenue, Journal of Power Sources, Vol.144, Issue.1,pp , [6] W. Kempton, J. Tomic, Vehicle-to-grid power implementation: From stabilizing the grid to supporting large-scale renewable energy, Journal of Power Sources 144, pp , [7] S. Kamboj, W. Kempton, K. S. Decker, Deploying power grid-integrated electric vehicles as a multi-agent system, Proc. of the 10th Int l Joint Conf.on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2011), pp.13-20, [8],, 9 ITS [9],,, RFID CONSENT,,Vol.8, No.1, pp.41-46, [10],,,, [11],,,,,,,, 2010.

1. 4 1 9 [1] (Electric Vehicle : EV) EV EV EV EV LEAF [2] 24kWh 228km EV V2X(Vehicle to X) EV V2X V2X EV 1 EV EV EV EV EV V2X V2X GPS EV EV EV EV V2X

1. 4 1 9 [1] (Electric Vehicle : EV) EV EV EV EV LEAF [2] 24kWh 228km EV V2X(Vehicle to X) EV V2X V2X EV 1 EV EV EV EV EV V2X V2X GPS EV EV EV EV V2X DEIM Forum 2013 E2-1 EV DB V2X 240 8501 79 7 240 8501 79 7 240 8501 79 7 E-mail: {fueda-naoki-yd,hagimoto-shintaro-tw,hayashi-takuya-hb,sanui-ryo-xn,tommy}@ynu.ac.jp GPS (EV) EV V2X(Vehicle to X) EV EV